Báo cáo “Lợi thế thích ứng: Ai đang thành công với AI và bằng cách nào?” của Wharton–GBK cho thấy khoảng cách về ROI từ AI

Báo cáo mới của Wharton Human-AI Research và GBK Collective, Lợi thế thích ứng: Ai đang thành công với AI và bằng cách nào?, cho thấy AI đã lan rộng đến mức nào trong doanh nghiệp — và việc chuyển từ ứng dụng AI sang tạo ra lợi ích kinh doanh đáng kể khó khăn đến đâu. Tám mươi phần trăm người tham gia khảo sát là quản lý trở lên cho biết các khoản đầu tư AI của bộ phận họ mang lại lợi nhuận, nhưng chỉ 28% mô tả mức lợi nhuận đó là rất tích cực. Nghiên cứu thường niên lần thứ tư chỉ ra rằng thiết kế lại quy trình làm việc, phân định trách nhiệm rõ ràng hơn và đo lường hướng đến tăng trưởng là những đặc điểm nổi bật của các tổ chức báo cáo kết quả tốt hơn.

Được công bố ngày 13 tháng 10, nghiên cứu đưa cuộc thảo luận về AI trong doanh nghiệp vượt ra ngoài câu hỏi liệu nhân viên có sử dụng công nghệ này hay không. Câu hỏi quan trọng hơn là liệu các công ty đã thay đổi quy trình, cơ chế khuyến khích và cơ cấu quản lý xoay quanh AI hay chưa.

Đo lường tăng trưởng làm thay đổi cách nhìn về giá trị của AI

Một trong những khác biệt rõ nét nhất mà báo cáo nêu bật liên quan đến cách các bộ phận xác định thành công. Trong số những bộ phận theo dõi ít nhất một chỉ số tăng trưởng, 35% báo cáo lợi nhuận từ AI rất tích cực, so với 13% ở nhóm chỉ đo lường hiệu quả. Như vậy, tỷ lệ ghi nhận lợi nhuận rất tích cực ở nhóm đo lường tăng trưởng cao hơn khoảng 2,7 lần.

Sự khác biệt không chỉ nằm ở doanh thu. Nghiên cứu xếp doanh thu mới phát sinh, tỷ lệ chuyển đổi bán hàng, sản lượng và mức độ hài lòng của khách hàng vào nhóm chỉ số tăng trưởng. Các chỉ số hiệu quả gồm chi phí vận hành, số giờ tiết kiệm được, thời gian xử lý và tỷ lệ lỗi. Mỗi bộ phận có thể chọn tối đa ba chỉ số, vì vậy nhóm đo lường tăng trưởng có thể bao gồm cả những tổ chức đồng thời theo dõi hiệu quả.

Điều này đáng lưu ý vì việc tiết kiệm thời gian vẫn dễ mô tả hơn so với mở rộng hoạt động kinh doanh. Số giờ tiết kiệm được là chỉ số được chọn phổ biến nhất, ở mức 40%, trong khi doanh thu mới phát sinh được 27% lựa chọn. Trong khi đó, 83% quản lý trở lên kỳ vọng AI sẽ làm thay đổi căn bản hoặc ảnh hưởng đáng kể đến ngành của họ trong vòng hai đến năm năm tới.

Hàm ý thực tiễn là cần gắn các dự án AI với những kết quả mà doanh nghiệp thực sự mong muốn. Chẳng hạn, có thể đánh giá quy trình bán hàng nhanh hơn dựa trên cả thời gian tiết kiệm được lẫn hiệu quả chuyển đổi. Khảo sát không chứng minh rằng thay đổi bảng điều khiển sẽ giúp cải thiện lợi nhuận; nghiên cứu cho thấy mối liên hệ giữa cách đo lường rộng hơn và kết quả được báo cáo tích cực hơn.

Tác tử AI đã phổ biến, nhưng tích hợp sâu vẫn còn hiếm

Việc áp dụng tác nhân AI đã phổ biến: 67% các phòng ban cho biết họ sử dụng tác nhân AI dưới một hình thức nào đó. Tuy nhiên, chỉ 28% cho biết AI đã được tích hợp hoàn toàn vào các quy trình kinh doanh cốt lõi, và chỉ 17% cho phép vận hành tự chủ, trong đó con người rà soát sau khi AI thực hiện hoặc việc rà soát được thay thế bằng hoạt động giám sát và các cơ chế bảo vệ.

Nhóm lớn nhất, chiếm 48%, cho biết AI thực hiện công việc nhưng con người sẽ xem xét và phê duyệt trước khi hành động được tiến hành. Một nhóm khác, chiếm 35%, dùng AI để đưa ra gợi ý hoặc bản nháp, trong khi con người đưa ra quyết định cuối cùng. Những khác biệt này cho thấy vì sao cột mốc “đã triển khai tác tử” không nói lên nhiều điều về mức độ thay đổi thực tế của một quy trình làm việc.

Theo tiêu chí của báo cáo, để được xem là đã chuyển đổi quy trình làm việc, cần đồng thời đáp ứng ba điều kiện: quy trình làm việc đã thay đổi đáng kể, AI được tích hợp vào các quy trình cốt lõi và tác tử được sử dụng dưới một hình thức nào đó. Trong số các bộ phận đáp ứng định nghĩa tổng hợp này, 67% báo cáo ROI rất tích cực.

Phát hiện này ủng hộ cách nhìn khắt khe hơn về việc triển khai. Cài đặt một trợ lý chỉ là một phần của công việc; các nhóm còn cần quyết định cách thức luân chuyển thông tin, những trường hợp ngoại lệ nào cần được can thiệp và ai chịu trách nhiệm về kết quả. Điều đó không có nghĩa là mọi tác vụ đều nên được tự động hóa hoàn toàn. Báo cáo xác định bảo mật, quy định và niềm tin là những rào cản đối với việc trao thêm quyền tự chủ cho tác tử, vì vậy mức độ phù hợp của từng quy trình đóng vai trò then chốt trong quyết định.

Trách nhiệm được phân định rõ ràng đi kèm với lợi nhuận cao hơn

Các tổ chức mới thiết lập chức danh Giám đốc AI nổi bật hơn cả. Trong nhóm quản lý trở lên tại các tổ chức này, 58% báo cáo lợi nhuận rất tích cực, so với 24% ở những nơi giao thêm trách nhiệm giám sát AI cho một lãnh đạo hiện có. Tỷ lệ này là 8% ở những nơi không có chức danh như vậy và cũng không có kế hoạch bổ nhiệm.

Chiến lược nền tảng cho thấy một khác biệt khác. Có 50% người tham gia khảo sát tại các tổ chức chuẩn hóa việc sử dụng một nền tảng AI được phê duyệt báo cáo lợi nhuận rất tích cực, so với 9% ở nhóm vẫn đang thử nghiệm mà chưa có phương án rõ ràng. Đây là những so sánh mang tính quan sát: sự hiện diện của lãnh đạo chuyên trách và tính nhất quán trong việc sử dụng nền tảng có thể đi kèm với những lợi thế khác, bao gồm nguồn lực và mức độ trưởng thành của tổ chức.

Trách nhiệm khi tác tử gây ra lỗi vẫn chưa được xác định rõ. Người tham gia khảo sát thường quy trách nhiệm cho nhóm quản trị hoặc quản lý rủi ro (28%), quản lý của nhân viên triển khai (26%) hoặc chính nhân viên đó (25%). Không có câu trả lời nào chiếm ưu thế. Đối với các doanh nghiệp mở rộng việc sử dụng tác tử, xác định trách nhiệm là một phần trong thiết kế vận hành, bên cạnh việc quy định quyền hạn và hoạt động giám sát.

Nhân viên nhìn nhận quá trình chuyển đổi theo cách khác

Lần đầu tiên, nghiên cứu thường niên khảo sát cả nhân viên cấp thấp và cấp trung, bên cạnh quản lý và lãnh đạo cấp cao. Kết quả so sánh cho thấy sự khác biệt đáng kể trong cách nhìn nhận về mức độ sẵn sàng.

Trong khi 73% quản lý trở lên cho biết quy trình làm việc của bộ phận đã thay đổi đáng kể vì AI, 58% nhân viên cấp đầu vào và cấp trung cũng nói như vậy. Khoảng cách về đào tạo còn lớn hơn: 78% lãnh đạo tin rằng nhân viên được đào tạo đầy đủ về AI, so với 56% nhân viên.

Những khác biệt này không đồng nghĩa với việc nhân viên hoàn toàn bác bỏ AI. 73% nhân viên cấp đầu vào và cấp trung cho biết AI đã tác động tích cực đến vai trò của họ, và 84% những người sử dụng AI nói rằng công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian. Mâu thuẫn nằm ở chỗ AI hữu ích với từng cá nhân, nhưng để việc áp dụng thành công trên toàn tổ chức, cần có sự hỗ trợ phù hợp.

Hệ quả đối với lực lượng lao động vẫn chưa ngã ngũ. 37% quản lý trở lên cho biết đã cắt giảm nhân sự liên quan đến AI, còn 33% cho biết đã chậm lại hoặc đóng băng tuyển dụng. Tuy nhiên, các bộ phận báo cáo thu được lợi ích đáng kể không có khả năng báo cáo những đợt cắt giảm hoặc đóng băng tuyển dụng này cao hơn các bộ phận khác. Thay vào đó, lợi ích lớn hơn đi kèm với những thay đổi trong cơ cấu quản lý, quy trình làm việc, hoạt động giám sát và đào tạo.

Khảo sát có thể và không thể cho doanh nghiệp biết điều gì

Nghiên cứu khảo sát 1.416 nhân viên toàn thời gian tại các doanh nghiệp thuộc khu vực tư nhân ở Mỹ, có ít nhất 1.000 nhân viên và doanh thu hơn 50 triệu USD. Các cuộc phỏng vấn diễn ra từ ngày 9 đến ngày 29 tháng 7 năm 2026. Mẫu khảo sát gồm 1.007 quản lý trở lên và 409 nhân viên cấp đầu vào và cấp trung; kết quả của hai nhóm được báo cáo riêng.

Đây là những đánh giá do người tham gia tự báo cáo, không phải lợi nhuận đầu tư được kiểm toán độc lập. Kết quả phản ánh tình hình tại các doanh nghiệp thương mại lớn ở Mỹ, không nên mặc nhiên khái quát cho doanh nghiệp nhỏ hoặc các quốc gia khác. Các so sánh với những năm trước sử dụng nhóm quản lý trở lên, vì nhân viên cấp dưới chỉ mới được đưa vào khảo sát năm 2026.

Với các nhóm làm việc trong doanh nghiệp, báo cáo đưa ra một phép thử hữu ích để đánh giá tiến độ ứng dụng AI: hãy nhìn xa hơn số liệu về mức độ sử dụng, tập trung vào kết quả kinh doanh có thể đo lường, mức độ tích hợp vào công việc cốt lõi, trách nhiệm giải trình rõ ràng và trải nghiệm thực tế của nhân viên. Khả năng tiếp cận rộng rãi có thể song hành với việc triển khai kém hiệu quả, còn những cải thiện năng suất được báo cáo vẫn có thể để lại nhiều việc cần làm trong tổ chức.

Độc giả muốn tìm hiểu thêm về các phát hiện, phương pháp nghiên cứu cũng như những so sánh giữa các ngành và bộ phận có thể đọc toàn văn báo cáo của Wharton–GBK, Lợi thế thích ứng: Ai đang dẫn đầu về AI và bằng cách nào.